在活化能和振荡磁场的作用下，利用人工神经网络和数值模拟对Sutterby多扩散纳米液体在膨胀圆柱体上的流动进行了分析

《Nano-Structures & Nano-Objects》：Analysis of Sutterby multi-diffusive nanoliquid flow over expanding cylinder using an artificial neural networks and numerical simulations in presence of activation energy and oscillating magnetic field

本研究通过数值模拟和人工神经网络分析Sutterby多扩散纳米液体流经扩展圆柱的情况，考虑振荡磁场和激活能效应，采用Buongiorno两相模型研究纳米颗粒在壁面滑移机制，并利用MATLAB Bvp5c和Levenberg-Marquardt算法进行训练、验证与测试，揭示磁场强度对能量传递率、液体温度及摩擦系数的影响规律。

　　本研究探讨了Sutterby多扩散纳米流体在扩展圆柱体表面的流动特性，结合了振荡磁场和活化能的影响。随着人工智能和机器学习技术的快速发展，这些方法在多个领域得到了广泛应用，例如机器人、图像处理、流体力学等。本研究旨在利用数值模拟和人工神经网络（ANN）来分析热和质量传递过程。Sutterby流体模型是一种非牛顿流体模型，专门用于研究高聚合度的水溶液特性。由于非牛顿流体在工业和生理过程中的重要性，研究人员提出了多种构成模拟来研究这些流体的特性。Sutterby模型可以描述剪切稀化（伪塑性）和剪切增稠（膨胀性）材料的特性，因此在本研究中，我们提出了一个双Sutterby流体模型，以同时展示这两种材料的特性。

本研究中，流体的流动和传热行为受到多种物理参数的影响，包括振荡磁场的强度、活化能、布朗扩散和热致迁移（热电迁移）等。这些参数不仅影响流体的流动特性，还对传热效率产生显著作用。在实际应用中，纳米流体被广泛用于提高基础流体的热传导能力，从而优化热管理系统。例如，在航空工业、太阳能系统、地热能储存、核能设施、热能库、火箭模型等场景中，纳米流体的应用具有重要的研究价值和工程意义。此外，纳米流体在化学反应中的应用也十分广泛，特别是在需要低能量启动反应的高技术产业中。

在本研究中，研究人员采用了一种新颖的方法，将复杂的流体流动偏微分方程转换为常微分方程，以便于数值求解。这种转换通过相似变量实现，使得问题能够更高效地进行计算和模拟。同时，利用MATLAB软件中的Bvp5c求解器，研究人员对数值解进行了训练、测试和验证，以确保模型的准确性和可靠性。训练数据集包含211个数据点，用于模拟速度和温度方程，而验证和测试数据集则分别占15%。这种分阶段的数据处理方法有助于提高模型的泛化能力和预测精度。

在流体流动和传热过程中，振荡磁场的作用尤为显著。磁场的强度不仅影响流体的运动特性，还对能量传递率产生直接影响。研究表明，随着磁场强度的增加，流体的能量传递率会降低，同时流体的温度会升高。这种现象可能与磁场对流体中带电粒子的洛伦兹力作用有关，洛伦兹力会改变流体的速度、温度和浓度分布。此外，磁场的周期性特征在流体的物理行为中也表现得非常清晰，表明其对流体流动的调控作用具有一定的规律性和可预测性。

在纳米流体的研究中，活化能是一个关键参数。活化能是指在化学反应中，为了启动反应所需的最小能量。在实际应用中，活化能的引入使得研究人员能够更精确地模拟和预测化学反应过程。例如，在医疗领域，纳米流体可以用于模拟血液流动，帮助研究人员更好地理解心血管疾病的生理和病理机制。此外，通过结合医学影像数据，如磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）数据，研究人员可以进一步优化纳米流体模型，以更准确地预测其在人体内的行为。

在本研究中，研究人员还考虑了纳米颗粒的尺寸、温度和浓度对热传导的影响。这些因素共同决定了纳米流体的热性能，从而影响其在实际工程中的应用效果。例如，在电子冷却和紧凑式热交换器等应用场景中，纳米流体的热传导能力直接决定了系统的效率和性能。因此，对这些参数的深入研究不仅有助于优化纳米流体的设计，还能够提高其在不同应用场景中的适用性。

此外，本研究还探讨了非牛顿流体的特性及其在工程中的应用。非牛顿流体的流动行为与牛顿流体不同，其粘度会随着剪切速率的变化而变化。在工业和生理过程中，非牛顿流体的特性通常更为复杂，因此需要采用更为精细的模型来进行分析和模拟。例如，在聚合物工程和热管理系统中，非牛顿流体的流动特性对系统的整体性能有着重要影响。因此，研究人员提出了一种双Sutterby流体模型，以同时研究剪切稀化和剪切增稠材料的流动特性。

在方法论方面，本研究采用了数值模拟和人工神经网络相结合的方法。首先，研究人员利用MATLAB软件对流体流动的偏微分方程进行了数值求解，然后将这些数值解作为参考数据，用于训练人工神经网络模型。人工神经网络模型能够有效地捕捉流体流动和传热过程中的复杂关系，并通过训练、测试和验证三个阶段来确保模型的准确性和可靠性。此外，研究人员还通过计算均方误差、分析直方图和进行回归分析来评估模型的预测能力。

本研究的成果表明，人工神经网络在模拟非牛顿流体流动和传热过程中具有显著的优势。通过结合数值求解和机器学习方法，研究人员能够更高效地分析流体流动的物理特性，并预测其在不同条件下的行为。这种方法不仅提高了计算效率，还增强了模型的泛化能力，使其能够应用于更广泛的工程和科学问题。

在实际应用中，本研究的结果对航空工业中的圆柱形结构设计具有重要意义。通过对纳米流体流动特性的深入研究，研究人员能够优化圆柱形结构的热管理性能，提高其在高温和高负荷条件下的稳定性。此外，本研究的模型和方法也可以应用于其他需要高效热管理的领域，如太阳能系统、地热能储存和核能设施等。

综上所述，本研究通过结合数值模拟和人工神经网络的方法，对Sutterby多扩散纳米流体在扩展圆柱体表面的流动特性进行了深入分析。研究结果不仅揭示了磁场强度、活化能和纳米颗粒特性对流体流动和传热的影响，还为非牛顿流体的研究提供了新的思路和方法。未来的研究可以进一步拓展本模型的应用范围，探索其在更多工程和科学问题中的潜力。